是不是总觉得跟AI聊天像对牛弹琴？
是不是总被AI气得想摔键盘？
是不是经常为提示词懊恼，觉得自己提问不够到位？
明明想让它写个文案，结果出来的却是满满的机械八股文。这事儿真不怪你，关键得掌握“说人话”的诀窍。
第一招：别把AI当机器，就当跟新同事聊天。比如想让文案接地气，直接说：“用隔壁王大爷唠嗑的口气，把这事儿说明白”。
第二招：喂案例比讲道理管用，就像教小孩认字，先给它看十篇爆款文章，再说“按这种风格写”。
第三招：加点‘人性Bug’,比如让AI故意写几个口语化的“嗯啊这”，或者编个虚构的买菜经历，瞬间打破机械感。
这里有30个妙招，教你如何“说人话”，让AI变成你的超级助手！
温馨提示：本文中每个技巧都包含解释、提问指令和例子三大部分，帮助你快速掌握精髓。
1. 角色扮演技巧解释：让DeepSeek扮演特定角色，以获得更专业或特定风格的回答。提问指令： 我希望你扮演[角色]。[角色]的特点是[特点描述]。请以[角色]的身份回答我的问题：[问题内容]。
例子： 我希望你扮演一名汽车修理工。汽车修理工的特点是熟悉各种汽车故障和维修方法。请以汽车修理工的身份回答我的问题：我的车发动机异响，可能是什么原因？
2. 思维链（Chain of Thought）技巧解释：引导AI逐步思考，得出更准确的结论。提问指令： 请一步一步思考以下问题，并在每个步骤后说明你的推理过程：[问题内容]。
例子： 请一步一步思考以下问题：如果天空是绿色的，太阳会是什么颜色？首先，考虑天空颜色对光线的影响，然后推断太阳在这种环境下的可能颜色。
3. 专家级知识提取技巧解释：要求AI提供专家级别的深入知识。提问指令： 请以[领域]专家的水平，深入分析[主题]。请提供专业级别的见解，包括[具体要求]。
例子： 请以天文学专家的水平，深入分析黑洞的形成和演化。请提供专业级别的见解，包括黑洞的分类、观测方法和对宇宙的影响。
4. 比较分析技巧解释：要求AI对比分析不同概念或方法。提问指令： 请比较[概念A]和[概念B]在以下方面的异同：[方面1]、[方面2]、[方面3]。请用表格形式呈现。
例子： 请比较电动汽车和燃油车在环保性、经济性和驾驶体验方面的异同。请用表格形式呈现。
5. 多角度思考技巧解释：引导AI从多个视角考虑问题。提问指令： 关于[主题]，请从[角度1]、[角度2]和[角度3]三个不同角度分析并给出各自的论点。
例子： 关于网络教育的未来，请从技术发展、市场需求和政策支持三个不同角度分析并给出各自的论点。
6. 案例研究分析技巧解释：要求AI分析特定情境或案例。提问指令： 请分析以下案例：[案例描述]。分析应包括[要素1]、[要素2]和[要素3]，最后给出可行的解决方案。
例子： 请分析以下案例：一家餐厅因为服务质量下降导致顾客流失。分析应包括顾客反馈、员工态度和管理流程，最后给出可行的解决方案。
7. 逆向思维技巧解释：从反面思考问题，寻找新的见解。提问指令： 请使用逆向思维分析[问题]：不是思考如何[正向目标]，而是分析如何[反向目标]，然后从中获取洞见。
例子： 请使用逆向思维分析如何提高员工满意度：不是思考如何增加员工福利，而是分析如何减少员工不满的因素，然后从中获取洞见。
8. 限定输出格式技巧解释：指定特定的输出格式，使回答更符合需求。提问指令： 请以[格式]的形式回答关于[主题]的问题。格式要求：[详细格式说明]。
例子： 请以列表的形式回答关于健康饮食的建议。格式要求：每条建议不超过20字，至少包含5条建议。
9. 步骤分解技巧解释：将复杂问题分解为简单步骤。提问指令： 请将[复杂任务]分解为详细的步骤指南，要求每个步骤都清晰可行，并附带说明。
例子： 请将制作一杯拿铁咖啡分解为详细的步骤指南，要求每个步骤都清晰可行，并附带说明。
10. 假设情境分析技巧解释：创建假设情境，探索可能的结果。提问指令： 假设[情境]发生，请分析可能的[影响类型]，包括[方面1]、[方面2]和[方面3]。
例子： 假设全球气温上升2摄氏度，请分析可能的环境影响，包括极端天气事件、海平面上升和生物多样性变化。
11. 知识树构建技巧解释：要求AI构建知识体系，形成知识树。提问指令： 请为[主题]构建一个详细的知识树，从基础概念到高级应用，包括分支、关联和进阶路径。
例子： 请为机器学习构建一个详细的知识树，从基础概念到高级应用，包括算法类型、模型评估和实际应用。
12. 元认知提问技巧解释：让AI反思自己的思考过程。提问指令： 请回答[问题]，然后解释你是如何得出这个答案的，包括你考虑的关键因素、可能的偏见和局限性。
例子： 请回答什么是人工智能，然后解释你是如何得出这个答案的，包括你考虑的关键因素、可能的偏见和局限性。
13. 批判性分析技巧解释：要求AI对某个观点或论述进行批判性分析。提问指令： 请对以下观点进行批判性分析：[观点]。分析应包括论点的强弱之处、支持证据的质量和可能的反驳。
例子： 请对“电子书将完全取代纸质书”的观点进行批判性分析。分析应包括论点的强弱之处、支持证据的质量和可能的反驳。
14. 多阶段任务分解技巧解释：将一个复杂任务分解为多个阶段，逐步完成。提问指令： 我需要完成[复杂任务]。请将这个任务分解为多个阶段，每个阶段后我们会进行讨论后再继续下一阶段。第一阶段是...
例子： 我需要完成一个市场调研报告。请将这个任务分解为多个阶段，每个阶段后我们会进行讨论后再继续下一阶段。第一阶段是确定调研目标和问题。
15. 预设立场辩论技巧解释：让AI从特定立场出发进行论述。提问指令： 请从[立场]的角度，论述[主题]的观点，提供有力的论据和例子支持你的论点。
例子： 请从环保主义者的角度，论述减少塑料使用的观点，提供有力的论据和例子支持你的论点。
16. 跨领域知识整合技巧解释：整合不同领域的知识来解决问题。提问指令： 请将[领域A]和[领域B]的知识整合起来，探讨如何解决[问题]。请提供具体的跨领域应用实例。
例子： 请将心理学和市场营销的知识整合起来，探讨如何提高广告的有效性。请提供具体的跨领域应用实例。
17. 历史发展脉络梳理技巧解释：要求AI梳理某个领域或概念的历史发展脉络。提问指令： 请详细梳理[主题]的历史发展脉络，包括关键时间点、重要人物、突破性进展和范式转换。
例子： 请详细梳理互联网的历史发展脉络，包括关键时间点、重要人物、突破性进展和范式转换。
18. 条件约束创意生成技巧解释：在特定约束条件下生成创意内容。提问指令： 请在以下条件约束下，生成[创意类型]：[条件1]、[条件2]、[条件3]。成果应同时满足所有条件。
例子： 请在以下条件约束下，生成一个广告标语：产品是一种新型智能手表，目标受众是年轻人，风格要时尚、简洁。成果应同时满足所有条件。
19. 思想实验设计技巧解释：设计思想实验来探索概念或理论。提问指令： 请设计一个关于[主题]的思想实验，包括实验设置、关键问题、可能的结果以及这些结果对我们理解[主题]的启示。
例子： 请设计一个关于时间旅行的思想实验，包括实验设置、关键问题、可能的结果以及这些结果对我们理解时间旅行的启示。
20. 渐进式深入技巧解释：从基础逐步深入到复杂内容。提问指令： 请从入门级开始，逐步深入解释[主题]，分为初级、中级和高级三个层次，每个层次都应包含适合该水平的概念和例子。
例子： 请从入门级开始，逐步深入解释编程语言Python，分为初级、中级和高级三个层次，每个层次都应包含适合该水平的概念和例子。
21. 前提条件分析技巧解释：分析某个论点或结论的前提条件。提问指令： 请分析[结论]成立的所有必要前提条件。对于每个前提条件，评估其合理性和可能的反例。
例子： 请分析“地球是圆的”这一结论成立的所有必要前提条件。对于每个前提条件，评估其合理性和可能的反例。
22. 决策矩阵构建技巧解释：构建决策矩阵来评估不同选择。提问指令： 请为[决策问题]构建一个决策矩阵，包括[选项1]、[选项2]、[选项3]等选项，以及[标准1]、[标准2]、[标准3]等。
例子： 请为选择旅游目的地构建一个决策矩阵，包括海南、云南和四川等选项，以及气候、风景和文化等标准。
23. 系统思维分析技巧解释：使用系统思维分析复杂问题。提问指令： 请使用系统思维分析[问题]，包括识别系统组成部分、各部分间的相互关系以及系统整体行为，并绘制系统图进行解释。
例子： 请使用系统思维分析城市交通拥堵问题，包括识别交通系统组成部分（如道路、车辆、交通规则、公共交通等）、各部分间的相互关系以及系统整体行为（如交通流量、拥堵程度等）。请绘制系统图，并解释每个组成部分如何影响整体交通系统。
24. 未来情景规划技巧解释：预测并规划未来可能出现的情景。提问指令： 请为[主题]在未来[时间段]内可能出现的情景进行规划，包括最乐观、最可能和最悲观的情景，并描述每种情景下的关键特征和应对策略。
例子： 请为新能源汽车行业在未来10年内可能出现的情景进行规划，包括最乐观（新能源汽车普及率迅速提升）、最可能（新能源汽车与传统燃油车并存）和最悲观（新能源汽车发展受阻）的情景，并描述每种情景下的关键特征和应对策略。
25. 模拟对话技巧解释：模拟特定场景下的对话，以获取洞见或练习沟通技巧。提问指令： 请模拟一场关于[主题]的对话，对话双方是[角色A]和[角色B]。请提供对话的详细内容，包括双方的开场白、交流的问题和观点，以及可能的结论或行动方案。
例子： 请模拟一场关于项目合作的对话，对话双方是项目经理和潜在合作伙伴。请提供对话的详细内容，包括双方的开场白、合作的具体问题和观点，以及可能的合作结论或行动方案。
26. 用户故事映射技巧解释：通过用户故事来映射产品功能或解决方案。提问指令： 请为[目标用户群体]创建一个用户故事，描述他们在使用[产品或解决方案]时的场景、需求和痛点。然后，将这个故事映射到[功能/解决方案]的具体细节上。
例子： 请为上班族创建一个用户故事，描述他们在使用智能办公软件时的场景（如会议安排、任务管理、文件共享等）、需求和痛点（如提高工作效率、减少重复劳动、确保信息安全等）。然后，将这个故事映射到智能办公软件的具体功能细节上（如自动会议提醒、任务优先级排序、文件加密传输等）。
27. 情感智能分析技巧解释：要求AI分析文本或对话中的情感倾向。提问指令： 请分析以下文本/对话中的情感倾向：[文本/对话内容]。识别并标注出积极、消极或中性的情感表达，以及它们出现的上下文。
例子： 请分析以下文本中的情感倾向：“我今天考试得了满分，感觉非常开心！”识别并标注出积极的情感表达（“非常开心”），以及它出现的上下文（“我今天考试得了满分”）。
28. 趋势预测分析技巧解释：基于历史数据或当前趋势预测未来走向。提问指令： 请基于[历史数据/当前趋势]，预测[主题]在未来[时间段]内的发展趋势。分析应包括关键驱动因素、潜在障碍和可能的转折点。
例子： 请基于过去五年的销售数据，预测公司未来三年内的销售额增长趋势。分析应包括市场需求、竞争对手动态和新产品发布等关键驱动因素，以及可能的供应链中断、政策变化等潜在障碍和转折点。
29. 伦理道德考量技巧解释：在提出解决方案或进行决策时，考虑伦理道德因素。提问指令： 请为[问题/决策]提供一个解决方案，同时考虑伦理道德因素，包括公平、责任、透明度和对潜在受影响方的尊重。
例子： 请为公司裁员决策提供一个解决方案，同时考虑伦理道德因素。方案应包括公平裁员标准、对裁员员工的补偿和安置计划、透明决策过程以及对公司员工和社区的尊重。
30. 自我学习与迭代技巧解释：鼓励AI自我学习并迭代改进其回答质量。提问指令： 请基于你之前的回答和反馈，自我学习并迭代改进。下次回答类似问题时，请考虑[具体改进点]，以提高回答的质量和准确性。
例子： 请基于你之前关于“人工智能发展历史”的回答和用户反馈，自我学习并迭代改进。下次回答类似问题时，请考虑增加更多关于人工智能发展里程碑的详细描述和最新进展，以提高回答的质量和准确性。
